from main import CareerAISystem

# 创建系统实例
system = CareerAISystem()

# 简历示例
resume_text = """
张三
联系方式：1380000xxxx | zhangsan@example.com

教育背景
北京大学，计算机科学与技术，本科，2017-2021

工作经历
ABC科技有限公司，Python开发工程师，2021-至今
- 负责公司内部数据分析平台的开发与维护
- 使用Python和相关库进行数据处理和可视化
- 参与机器学习模型的部署和优化

技能
- 编程语言：Python（熟练），Java（了解），SQL（熟练）
- 数据分析：Pandas, NumPy, Matplotlib
- 机器学习：Scikit-learn, TensorFlow（基础）
- 其他：Git, Docker, Linux
"""

# 职位描述示例
job_description = """
数据科学家

岗位职责：
1. 负责公司数据分析和挖掘工作，从海量数据中发现业务价值
2. 建立数据模型，开发机器学习算法，解决业务问题
3. 与产品和开发团队合作，将分析结果和模型应用到实际业务中
4. 定期输出数据分析报告，为业务决策提供数据支持

岗位要求：
1. 计算机、统计学或相关专业本科及以上学历
2. 精通Python，熟悉数据分析库（Pandas, NumPy, Matplotlib等）
3. 熟悉常见机器学习算法和框架（Scikit-learn, TensorFlow等）
4. 熟练使用SQL，有大数据处理经验者优先
5. 具备良好的数据敏感度和解决问题能力
6. 有项目经验和良好的沟通能力
"""

# 职业目标
career_goals = "希望在3年内成为资深数据科学家，专注于AI领域应用，并提升机器学习模型开发能力"

# 步骤1：分析简历，提取用户技能
# user_skills, user_skills_file = system.analyze_resume(resume_text)
# print(f"用户技能已保存到: {user_skills_file}")

# 步骤2：分析职位描述，提取所需技能
# job_skills, job_skills_file = system.analyze_job(job_description)
# print(f"职位技能需求已保存到: {job_skills_file}")

# 步骤3：生成技能差距分析
# gap_analysis, gap_file, radar_path = system.generate_skill_gap_analysis(user_skills, job_skills)
# print(f"技能差距分析已保存到: {gap_file}")
# print(f"技能雷达图已生成: {radar_path}")

# 步骤4：爬取职位数据（示例中使用默认参数）
# jobs_file = system.crawl_job_data()
# print(f"职位数据已保存到: {jobs_file}")

# 步骤5：解析行业报告
# 注意：需要提前将行业报告文件放入data/reports目录
# trends_file = system.parse_reports()
# print(f"行业趋势数据已保存到: {trends_file}")

# 步骤6：分析行业趋势
# trend_report, trend_analysis = system.analyze_trends(jobs_file, trends_file)
# print(f"趋势报告已生成: {trend_report}")
# print(f"趋势分析结果已保存: {trend_analysis}")

# 步骤7：推荐职业路径
# paths, paths_file = system.recommend_career_paths(user_skills_file, trend_analysis, jobs_file)
# print(f"职业路径推荐已保存: {paths_file}")

# 步骤8：生成学习计划（3个月）
# plan, plan_file, summary_file, plan_viz = system.generate_learning_plan(gap_file, career_goals, 3)
# print(f"学习计划已保存: {plan_file}")
# print(f"学习计划摘要已生成: {summary_file}")
# print(f"学习计划可视化已生成: {plan_viz}")

# 或者，使用一键式完整流程
results = system.run_full_pipeline(resume_text, job_description, career_goals, 3)
print("完整分析流程已完成!") 